重塑熊猫数据框

莫里茨：

假设这样一个数据框：

df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], columns = ['A', 'B', 'A1', 'B1'])

我想要一个看起来像这样的数据框：

什么不起作用：

new_rows = int(df.shape[1]/2) * df.shape[0]
new_cols = 2
df.values.reshape(new_rows, new_cols, order='F')

当然，我可以遍历数据并创建新的列表列表，但是必须有更好的方法。有任何想法吗？

特德·彼得鲁（Ted Petrou）：

该pd.wide_to_long函数几乎完全针对这种情况而构建，在这种情况下，您有许多相同的变量前缀以不同的数字后缀结尾。唯一的区别是您的第一组变量没有后缀，因此您需要首先重命名列。

唯一的问题pd.wide_to_long是，它必须具有一个标识变量i，这与不同melt。reset_index用于创建一个唯一标识的列，稍后将其删除。我认为这种情况将来可能会得到纠正。

df1 = df.rename(columns={'A':'A1', 'B':'B1', 'A1':'A2', 'B1':'B2'}).reset_index()
pd.wide_to_long(df1, stubnames=['A', 'B'], i='index', j='id')\
  .reset_index()[['A', 'B', 'id']]

    A   B id
0   1   2  1
1   5   6  1
2   9  10  1
3   3   4  2
4   7   8  2
5  11  12  2

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